Clustering tradicional y basado en Map-Reduce para grandes conjuntos de datos
Una revisión sistemática
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Debido a los avances digitales, las aplicaciones modernas generan grandes volúmenes de datos. Para clasificar con precisión los datos en estos grandes conjuntos de datos, se utilizan algoritmos de clustering. Este libro presenta una revisión bibliográfica de varios algoritmos de clustering tradicionales y sus comparaciones desde una perspectiva teórica. El libro también ofrece un estudio de las aplicaciones de las técnicas de clustering en I) datos de registro web, II) datos de imágenes y III) datos biológicos. Uno de los principales inconvenientes de los algoritmos de clustering trad...
Debido a los avances digitales, las aplicaciones modernas generan grandes volúmenes de datos. Para clasificar con precisión los datos en estos grandes conjuntos de datos, se utilizan algoritmos de clustering. Este libro presenta una revisión bibliográfica de varios algoritmos de clustering tradicionales y sus comparaciones desde una perspectiva teórica. El libro también ofrece un estudio de las aplicaciones de las técnicas de clustering en I) datos de registro web, II) datos de imágenes y III) datos biológicos. Uno de los principales inconvenientes de los algoritmos de clustering tradicionales es que son costosos desde el punto de vista computacional cuando el tamaño de los datos de entrada es demasiado grande. Para superar este problema, también proporcionamos un estudio exhaustivo de los recientes algoritmos de clustering basados en MapReduce que extienden la contraparte tradicional con el paradigma de programación Map-Reduce. Principalmente, este libro es adecuado para los investigadores que están interesados en el campo del descubrimiento de patrones a partir de grandes conjuntos de datos utilizando MapReduce clustering. Les ayudará a llevar a cabo la agrupación de datos en un entorno distribuido. Y lo que es más importante, las cuestiones y áreas abiertas que se discuten en este libro ayudarán a los investigadores a identificar su dirección futura.
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